Maker Faire Tokyo 2018 出展レポート

背景

• 色々ありましたが、Maker Faire Tokyo 2018 (MFT2018)に無事「ダーツ自由形評価システム」を出展できました！
• MFT2018は8/4,5でしたが、本ブログ見て頂くと分かる通り、8/3の夜まで上手下手判定が全くできておらず、絶望感あふれるブログだったのですが、なんとかそれっぽい展示ができてよかったです笑

前回ブログ記事からの進捗

• ダーツの矢がダーツボードにささった瞬間から、ダーツの上手下手判定(というよりは、私が投げてインブルに入った時のフォームにどれだけ近いかを判定するAI判定・・・)の処理を走らせ、どれだけうまいかを１００点満点で表示する機能を作りました！(8/4の朝)

• 実際に綺麗になげたときのスコア判定の様子はこちら↓

• ジャンプして投げると、フォームが狂ってると判断されてスコアが悪くなります↓

当日の様子とか

• ブースの様子

• この看板でかなり多くのひとの注目を集められました。書いてくれた協力者に感謝！

• 本当は、いろんなひとに投げてもらった時の写真をここに載せたいけど、肖像権とかプライバシーとかあるので、やめておきます笑

トラブル - 会場のライトが強すぎたので・・・

-8/4初日、ブースを設営してRGBDカメラ(Xtion)で体の関節を計測しようとしたところ、うまく計測できず。なんでか？といろいろ考えた結果、会場のライトが強すぎて、カメラ画像が一部白飛びしていることに気づきました。

• そこで急遽、当日持っていたサングラスをXtionにかけさせました。光量がカットされて、とてもよく関節を認識できるようになりました。
  • 余談ですが、Xtionよりもサングラスのほうが高価です。

反省

• ２日目(8/5)から本ブログへのリンクのQRコードをブースに貼ったのですが、初日(8/4)全く宣伝的な活動をしていませんでした(QRコード貼るだけなのも十分か微妙ですが)。２日目のブログの閲覧数見て、「こんなに閲覧数上がることがあるんだなぁ」と思いました。全体的に宣伝がヘタすぎました笑
• 今回のDLモデルで、「固定長の時系列から、１つの値を求める単純な問題にしているから、LSTMとかRNNみたいなレベルの構造は要らないと思うんです」とブースに来たひとに説明して押し切ってしまった感じがありますが、あくまで僕がよく分かってないだけの可能性があるので、しっかりと決めつけず議論して、生産的な場にすべきだったなぁと反省しました。あくまで僕はデータ解析とか全然素人なので、もっと色んな意見を仕入れる努力が必要でした・・・。

今後

• 今後も今回作ったシステムを更に向上させていくのか？というと、ちょっとどうしようかなと思うところです。
• 例えば「グローブがダーツの矢を持ちにくくしてるし、手の甲のセンサが重いから投げにくいので何とかしてほしい」という意見もありましたが、そういうハードウェア的な対応は自分は苦手なので、「よし、対応しよう！」という気持ちがあまり湧いていません。こういうときこそひとを頼るべきなのか？
• データは色々取れたので、勉強がてら色んなデータ解析をしてみようと思いますが、システムとしてのAI判定精度を高めるためにはやはりより多くのデータが必要です。しかしながら、特にプロダーツプレイヤーの知り合いがいるわけでもないし、マネタイズしてうまく関係者を儲けさせるとかは苦手分野なので、ちょっと自信がありません。
• もしかしたら、あと数カ月後にはこのシステムを全てプログラムとか構成とか全てネットでオープンにして放り投げ、別のプロジェクトに取り組むかもしれません。

振り返って

• 今回の出展は、とりあえず初めて一人で何か作って出展すること！でした。とりあえず諦めずに出展までたどり着いたので、自分自身には１００億万点くらいあげたいですね(激甘)。
• とはいえ、一人でシステムは作ったものの、展示するときのブース用意(壁とか看板とか)や説明員の数とかいう意味で、全然一人で回せず、友達に助けてもらいました。やっぱ何でも一人でやろうとするのは良くないかもしれません。
• 展示を見に来てくださった方の中に、「プロなのでは？！」と思われるハイレベルな感じのダーツプレイヤー的な方が何人かいらっしゃったのですが、AIに教えた僕と投げ方＆矢の握り方が大きく違ったので、あまりスコアが高くなくて申し訳なかったです。
• 「展示して終わりかな」、と思っていましたが、別の展示会やコンテストへの出展のお誘いや、転職のお誘い(笑)も頂けましたし、色んなひととディスカッションできて、自分にとってすごく得るものの多いイベントでした。

まぁとにかく、出展してよかったです！